산업용 스마트 글라스에 대해
이번 포스팅에서는 산업용 스마트 글라스 하드웨어와 솔루션에 대해서 이야기 해보려 합니다. 두개의 글로 나누어서 하나는 산업용 스마트 글라스 기술의 종류, 하드웨어 시장 문제 등 현황에 관련된 부분으로 그리고 두번째 글은 대안 까지는 아니더라도 제가 스스로 조사한 산업용 스마트 글라스 시장의 앞날의 이야기를 해보려고 합니다.
아무래도 스마트 글라스 하드웨어 시장은 VR/AR/MR 콘텐츠 중 상업적으로 가장 많은 보급화가 이루어진 영역이고 또한 어느정도 보급화가 이루어진 환경을 타고 스마트 글라스 관련 솔루션들이 올 연말을 기점으로 수요와 공급이 늘어나 향후 2-3년 안에 스마트 글라스 하드웨어 시장 규모가 될거라고 보는게 여러 리포트들의 공통된 의견입니다.
오른쪽 그림중 교육, 군사, 유통, 엔지니어링이 스마트 글라스 솔루션이 관여하는 영역이라고 볼 수 있습니다.전세계 스마트 글라스 시장은 이미 개발 될 만큼 진행 되었고, 실험과 시도를 통해 대부분의 벤쳐 업체들이 쓴 맛을 본 상태라고 감히 평가 할 수 있습니다. AR 시장을 선도하고 있는 미국의 기업들은 공격적인 RnD 이후 상용화 시장이 열리지 않아서 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 국내 기업들(이 부분은 이 글 말미에 설명하도록 하겠습니다.) 은 그리 공격적인 투자를 한 상태가 아니므로 출혈이 그리 심하지 않은듯 해 보이구요. 나름 KT의 미래 융합 사업 추진단 프로그램 같은 지원을 통해서 사업환경이 나아질때를 대비하여 착실하게 기술을 준비하고 있다고 볼 수 있습니다. 스마트 글라스 하드웨어 시장의 문제는
첫째로 지나치게 무겁고, 불편하다는점
둘째, 하드웨어 기술개발 속도가 너무 빨라서 고가의 장비를 투자할 만한 지점을 찾기가 어렵다는점.
셋째, 장비 자체의 가격이 너무 높게 책정 되어있다는 점이라고 볼 수 있습니다.
몇년간의 시행 착오끝에 전세계 산업용 스마트 글라스들의 기술솔루션의 종류는 크게 다음 세가지 종류로 발전 되어 왔습니다.
1. 스마트 글라스 기술 솔루션의 종류
1) 복잡한 제작공정에 대한 매뉴얼
가장 기본적인 형태는 AR을 통한 작업 메뉴얼 입니다. 위치기반의 사물인식기능 없이 단지 제조업 공정과 관련된 2D 이미지가 스마트 글라스에 투영 됨으로써 제조업 근로자가 이를 보고 과정을 알수 있게 해주는 솔루션입니다. 튜토리얼 영상을 안경에 구현한 형태 정도로 생각하시면 됩니다.
2) 전문가 원격 협업
전문가가 원격으로 제조현장의 근로자의 업무를 돕거나 협업하는 솔루션
오늘날 산업용 스마트 글라스 시장에서 활용도가 가장 높으며 가장 중요한 기술로써 평가받고 있는 솔루션은 '원격협업' 또는 '전문가 지원' 이라고 불리우는 솔루션 이라고 할 수 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=T6OkCbCh-hg
원격에 있는 협업자, 혹은 전문가가 현장에서 스마트 글라스를 착용하고 있는 근로자가 장비에 달린 카메라를 통해 자신이 보고 있는 현장의 영상을 실시간으로 보내주고 이를 원거리에 있는 협업자가 보고 현장에 대한 지시를 내려주는 방식입니다. 원거리의 협업자는 화상전화처럼 스마트 글라스에 보여지구요. 마커리스 사물인식 솔루션을 일부 활용하여 작업 부분에 대한 표시나 노트테이킹 기능이 가능한것도 특징입니다. 현재 전세계 스마트 글라스 솔루션 산업에서 가장 활용도가 높다고 평가 받고 있으며 기술적으로도 가장 성숙된 기술입니다. 따라서 산업용 스마트 글라스 시장에 안착한 초기 기업들은 대부분 자신들의 원격 협업기능의 기술적 안정성이 뛰어나다는것을 강조하고 있습니다.
3) 확장현실을 통한 제조 현장 점검, 보수
확장현실을 통해 제조 현장이나 부품의 이상상태를 점검하거나 근로자 업무에 필요한 가이드 라인 제공
마커, 혹은 마커리스 형태의 공간, 사물 인식을 통해 3D 오브젝트를 작업이 필요한 공간에 띄워서 실제사물과 가상오브젝트와의 공간의 싱크화가 이루어지도록하는 솔루션입니다. 오늘날 국내의 정부주도의 RnD 사업은 통상 이수준을 구현하는것을 목표로 하고 있습니다. 현재 국내 기술개발 사업들은 1)번 기술이 조금 발전된 형태로 받아들여지고 있으나 사실 확장현실을 활용한 메뉴얼은 튜토리얼에 목적이 있다기 보다는 자동화된 공장의 제작 공정을 작업자가 파악하고 작업현장을 매우 효율적으로 관리하는데 그 목적이 있다고 할수 있습니다. 궁극적으로는 단순히 가상이미지를 통해 작업 공정을 이해하는데 도움을받는 수준을 넘어서 완전히 자동화된 공장환경에서 가상 UI를 통해 실제 물리 공간에 작업지시를 내릴수 있는 물리 공간과 완전히 통합된 형태가 확장현실 솔루션의 목표입니다. 한걸음씩 그런 방향으로 가고 있습니다.
3. 완벽한 확장현실 플랫폼의 꿈과 좌절 DAQRI의 경우
항상 혁신은 가장 먼저 시작한 사람의 손으로 만들어지는것은 아닙니다. 우리가 혁신적이라고 생각하는 많은 기술들은 선구자의 땀과 눈물에 의해서 처음 고안되었지만 후발주자에 의해서 완성되어진 경우가 더러 있습니다. 미국의 스마트 글라스 회사 DAQRI를 생각하면 향후에 AR 기술 발전의 역사에서 반드시 재평가 받아야 할 기업이라고 생각합니다. 다크리는 스마트 글라스 스타트업으로서는 2500만불 투자를 받으며 일찌감치 기업의 성장 가능성을 인정받은 회사 입니다. RnD를 매우 공격적으로 추진했고, AR 시장의 유니콘으로 인식 되던 때가 있었습니다. 바로 아래 장비를 만들때 까지 그랬습니다.
이 장비가 다크리의 정체성을 가장 잘 보여주지 않았나 생각합니다. 산업현장에서 안전모 착용이 필수라는 지점을 보고 아예 디자인을 헬멧 형태로 만든것이지요. 디자인적으로 매우 실험적이었다고 생각합니다. 새로운 기술은 기존의 사용자가 받아들이기에 거부감이 발생하는데 기존의 기술이나 장비의 디자인을 활용하는 방식은 이러한 장벽을 극복하는 좋은 접근방식이 될 수 있습니다. 하지만 불행히도 이 디자인은 실패했습니다. 너무 크고 무거웠기 때문입니다. 사용자 편의성이 스마트 글라스의 풀어야 할 숙제라는 지점을 간과하지 않았나 생각합니다. 다크리를 소개하는 이유는 이 회사가 현존하는 스마트 글라스 하드웨어, 솔루션 업체 중 가장 많은 기술 개발과 BM에 대한 다양한 실험들이 진행 되었던 케이스라고 볼 수 있고 다크리가 그동안 시도 했던 사례들로 부터 참고 할 만한 지점이 있기 때문입니다. DAQRI 스마트 글라스가 사실상 실패한것은 두가지 이유가 있습니다.
1) 하드웨어 시장의 한계
산업용 스마트 글라스 시장의 문제는 장비간 기술적 변별점이 크지 않다는 점, 그리고 AR 기반 기술의 발전이 너무 빠른 탓에 장비 구매의 리스크가 높다는 점을 들 수 있습니다. 또한 장비의 무게와 좁은 시야각은 고급형 하드웨어의 문제로 발견 되고 있습니다.
2) 높은 소비자 진입장벽
스마트 글라스의 높은 가격은 산업용 스마트 글라스의 대중화를 가로막고 있는 가장 큰 장벽 중 하나 입니다. 홀로렌즈의 경우 사실상 수익과 상관없이 기술개발에 매진할수 있었던것은 사업의 주체가 대기업이기 때문입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=ceP1ROK-ATk
DAQRI의 시사점
DAQRI 는 오늘날 산업용 스마트 글라스 간의 기술적 변별점이 크지 않고, AR 저변 기술의 발전이 하드웨어 발전 속도보다 빠르다는 문제를 파악. 하드웨어를 통한 시장 개척이 아닌 솔루션과 서비스 모델 개발이 산업용 스마트 글라스 시장 선점에 있어서 중요한 요소로 보고 WORKSENSE라 불리는 스마트 글라스 통합 솔루션에 주력하고 있습니다. 이번에 미국 출장에서 DAQRI에 관해서 여러 업체들한테 물어봤는데 공통적인 반응은 올해 하반기 부터 DAQRI의 행보에 대해서 들은적이 없다는 것이었습니다. DAQRI는 공격적인 RnBD를 통해서 스마트 글라스 산업의 현재와 비전을 모색했다는 점에서 중요한 기업으로 생각하고 있습니다. 다크리의 경우에서 볼수 있는 시사점은 향후 스마트 글라스 장비의 대중화가 이루어지기 전 몇 년 동안 기술 가변성이 너무 심한 하드웨어 개발 보다는 안정적인 AR 솔루션을 활용한 서비스 모델 개발이 시장 선점을 위해서 필수적인 부분 이라는 점이라는 것입니다.
3. 스마트 글라스 하드웨어의 종류
단적으로 말하자면 스마트 글라스 하드웨어는 완전하지 못합니다. 한 업체가 기술의 한계를 직시하고 해결하기 위한 제품을 내 놓으면, 그 제품에서 발견되는 많은 문제, 한계들을 새로운 하드웨어가 해결하고, 그런식으로 발전되고 있는데 아직 갈길이 멀다고 볼수 있습니다. 몇가지 장비만을 소개하겠습니다.
1) 마이크로소프트 홀로렌즈
https://www.youtube.com/watch?v=ihKUoZxNClA
가장 일반적인 하이엔드 스마트 글라스라고 할수 있는장비는 아무래도 홀로렌즈라고 할수 있겠죠. 하지만 비싸고 (5000$) 무겁고, 또 결정적으로 시야각이 너무나 좁아서 기술적으로 완전한 장비라고 보기 힘듭니다. 기술적으로 완전한 장비라기 보다는 다양한 기술들을 적용 시킬 수 있는 테스트 배드 플랫폼으로서 의의가 있다고 할수 있습니다.
2) 엡손 모베리오
홀로렌즈보다 조금 일반적인 환경에서 활용되도록 만들어진 장비가 엡손의 모베리오 시리즈 입니다. 홀로렌즈와 비교해서 크게 다른점이라면 홀로렌즈가 네대의 카메라를 통해 공간을 인식하는데 많은 정성을 기울인 반면 모베리오는 한개의 카메라만을 갖고 있으므로 홀로렌즈가 구현해내는 마커리스 기반의 AR을 구현해내지는 못합니다. 단지 가장 많은 활용도를 보이는 AR 원격협업 정도만을 지원합니다. 홀로렌즈보다 가볍고, 절반정도의 가격을 형성하고 있으며 이러한 이점 때문에 제조업환경에서 많이 쓰이는 장비입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=hhYPqF3aHUs
3) META
2013년에 실리콘벨리에서 창업한 벤쳐인 META가 만든 META2 의 방응은 북미 지역에서 뜨겁습니다. 앞서 홀로렌즈의 문제가 좁은 시야각이라고 말씀 드렸었는데 (사실 정말 불편합니다.) 마커리스 기반의 AR을 구현 해내면서 시야각 문제를 혁신적으로 해결한 장비가 바로 META2 입니다. 그래도 마이크로소프트가 워낙 큰 회사라 완전히 게임체인져가 되진 못하지만, 북미 AR 시장에서 홀로렌즈의 강력한 대항마로 인정받고 있는 제품이 META2 입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=fjsOhsmRuhE
4) MAGIC REAP
VR/AR 시장을 통틀어서 올 2018년에 가장 중요한 이슈는 아무래도 매직리프의 출시가 아닐까 합니다. 그만큼 기술적인 성숙도가 높으면서 기존의 스마트글라스가 지닌 문제들을 혁신적으로 해결한 장비라서 저는 그렇게 생각하고 있습니다. 장비의 출시 보다도 앞으로 스마트 글라스들의 개발 방향을 제시해 주었다는 점에서도 높게 평가 받을만 합니다. 장비의 첫번째 장점은 마커리스 AR 의 혁신적인 안정성입니다. 현재까지 공간인식기반의 AR이 대부분부분적으로 마커에 의존하고 있는것은 공간인식 기술이 성숙하지 못하기 때문입니다. 매직리프는 8대의 환경인식 카메라를 두고 있고 이는 홀로렌즈보다 훨씬 안정적인 마커리스 공간인식을 가능하게 합니다. 두번째 장점은 초점의 커스터마이즈 입니다. 매직리프는 출시될때 안경점에서 안경을 사고 피팅을 받는것 처럼 초점을 사용자에 맞게 피팅하는 절차를 거칩니다. 스마트 글라스의 고질적인 문제는 홍체와 글라스의 거리가 상을 정확히 인식하는 거리가 아니기 때문에 발생하는 몰입감 저하의 문제라고 볼수 있는데 이는 사람마다 미간의 거리와 렌즈와 홍체와의 거리가 전무 미세하게 다른데 이부분이 몰입감에 큰 차이를 낳습니다. 매직리프는 양미간과 렌즈와 홍체와의 거리를 커스터마이즈 할수 있는 기능이 있고 이부분에 있어서 특허권을 갖고 있습니다. 하이엔드 스마트 글라스 하드웨어의 기준을 제시했다는 점에서 중요한 장비라고 봅니다.
https://www.youtube.com/watch?v=TfzlU7nW23Y
쓰다보니 꽤 길어졌습니다. 원래 국내 업체 소개 까지 쓰고 마무리 하려고 했는데 다음 글에서 소개 하도록 하겠습니다. 스마트 글라스가 상용화 되기 위해서는 크게 두가지 문제가 있습니다. 문제라기 보다는 곧 극복 될 기술장벽이라는 표현을 쓰고 싶습니다. 크게 두가지로 설명할수 있는데요
1. 하드웨어의 문제 : 작고 가벼우면서도 지금보다 혁신적인 수준의 몰입감을 주는 AR장비가 시장에 나와야 합니다.
2. 시장의 문제 : AR 산업의 문제는 콘텐츠/ 하드웨어의 문제도 있지만 높은 기기 가격과 낮은 인지도에서 비롯되는 시장의 문제가 오히려 더 크다고 할수 있습니다. 따라서 저렴하거나 기존의 장비를 활용 할수 있는 장비가 개발 되어야 합니다.
다음 글에서 이 두가지 문제에 대해서 제가 알고 있는 몇가지 실험들에 대해 소개하고자 합니다.
